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RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用

作者:夏冬,Spring AI Alibaba Contributor RAG 简介 什么是 RAG(检索增强生成) RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。 🌟 核心设计理念 RAG 技术就像给 AI 装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让 AI 摆脱传统模型的“知识遗忘”困境。 🛠️ 四大核心步骤 1. 文档切割 → 建立智能档案库 核心任务: 将海量文档转化为易检索的知识碎片 实现方式: 就像把厚重词典拆解成单词卡片 采用智能分块算法保持语义连贯性 给每个知识碎片打标签(如“技术规格”、“操作指南”) > 📌 关键价值:优质的知识切割如同图书馆分类系统,决定了后续检索效率 2. 向量编码 → 构建语义地图 核心转换: 用 AI 模型将文字转化为数学向量 使语义相近的内容产生相似数学特征 数据存储: 所有向量存入专用数据库 建立快速检索索引(类似图书馆书目检索系统) 🎯 示例效果:“续航时间”和“电池容量”会被编码为相似向量 3. 相似检索 → 智能资料猎人 应答触发流程...

「DeepSeek-V3 技术解析」:无辅助损失函数的负载均衡

编者按: 在混合专家模型(MoE)的实践中,负载不均衡俨然已成为制约模型性能提升的关键瓶颈之一。传统的均衡策略往往需要引入复杂的辅助损失函数,不仅增加了训练的复杂度,还可能干扰模型的核心学习目标。工程师们在提升模型效率的道路上,一直苦苦追寻着一个优雅而高效的平衡解决方案。 DeepSeek 团队的这项研究,为这一长期困扰业界的技术难题提供了令人耳目一新的解决思路:通过在门控分数中直接添加专家层面的偏置项,在绝大部分不引入额外损失函数的情况下,实现了模型训练过程中的自适应负载均衡。更令人惊叹的是,这一方法不仅保持了模型的因果关系,还显著提升了训练的稳定性和最终性能。 作者 | Shirley Li 编译 | 岳扬 这是 DeepSeek-V3 系列文章的第三篇,我们将探讨 DeepSeek 模型[1, 2, 3]中与混合专家模型(MoE)相关的另一项关键架构突破:无辅助损失函数的负载均衡(Auxiliary-Loss-Free Load Balancing)[5]。 在本文,我们将深入解析 DeepSeek 如何解决 MoE 的隐藏瓶颈------负载均衡,同时还通过消除梯度干扰和严格遵...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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